讓Ctrl+C與Ctrl+V成為電腦標配的特斯勒過世了,他做了什麼讓賈伯斯第一次見面就高呼「不可思議」?
讓Ctrl+C與Ctrl+V成為電腦標配的特斯勒過世了,他做了什麼讓賈伯斯第一次見面就高呼「不可思議」?

2020年2月16日,美國當地時間週一,電腦科學家賴瑞·特斯勒(Larry Tesler)去世了,享壽74歲。

拉里·特斯勒曾在蘋果工作了17年,擔任過蘋果的首席科學家。雖然他不像史蒂夫·賈伯斯(Steve Jobs)和比爾·蓋茲(Bill Gates)一樣家喻戶曉,但他對於早期電腦發展作出的貢獻也不可忽視,正是拉里·特斯勒讓剪下、複製、黏貼等功能成為電腦操作系統中的基礎模塊。

初次相遇,讓賈伯斯高呼「Amazing」

在加入蘋果前,賴瑞·特斯勒是施樂(Xerox)公司Palo Alto研究中心(PARC)的一名軟體工程師。當時施樂PARC的「位圖顯示」概念推動了圖形用戶界面(GUI)的發展,這吸引了賈伯斯的注意,打算前去考察。

圖片
賴瑞·特斯勒。
圖/ 愛范兒

當時施樂的創投部門正想參與蘋果1979年的第二輪募資,賈伯斯趁機向施樂提出了一個條件:如果施樂原意向蘋果展示PARC的一系列新技術,那麼就同意施樂參投。

而負責為賈伯斯等人展示PARC技術成果的,正是賴瑞·特斯勒。當時的個人電腦基本還沒有滑鼠互動,特斯勒告訴賈伯斯,那個拖著長尾巴,長得老鼠的小配件叫做「滑鼠」。

在特斯勒展示的過程中,賈伯斯興奮得跳了起來,並揮舞著胳膊,特斯勒曾在《賈伯斯傳》中回憶了當時場景:

我每展示一部分,他都會發出驚嘆。他跳來跳去的,我都不知道他有沒有看清楚整個演示,但事實證明他是看到了的,因為他不停問問題。

當時賴瑞·特斯勒展示了編程語言Smalltalk的三項功能,但真正吸引賈伯斯的是圖形界面和位圖顯示屏幕,賈伯斯表示「看到了電腦產業的未來」。

同時賈伯斯十分驚訝施樂居然沒有將這項技術商業化,於是他打算自己做。並從施樂挖來了賴瑞·特斯勒和另外一位硬體設計師,共同負責Lisa電腦的圖形界面設計,這也被施樂和電腦行業稱為「工業史上最嚴重的搶劫行為之一」。

根據賴瑞·特斯勒的回憶,雖然當時賈伯斯不是Lisa電腦的專案負責人,但是仍然會隨時打電話給他來表達自己的想法,甚至會在凌晨兩點接到賈伯斯的電話。

讓「複製貼上」成為電腦的標準功能

雖然蘋果的Lisa電腦沒有在商業上獲得成功,但卻是第一批普及電腦操作系統的用戶界面中普及剪下、複製和貼上功能的個人電腦,而這背後離不開拉里·特斯勒的貢獻。

早在1969年,還是美國史丹佛大學電腦科學研究生的賴瑞·特斯勒,在為中半島自由大學(Mid-Peninsula Free University)創建條目時,就曾嘗試用電腦命令黏貼條目內容。

圖片
圖/ 愛范兒

幾年之後,賴瑞·特斯勒在施樂開發了以滑鼠進行互動的圖形用戶界面,並在為施樂電腦設計文字處理軟體Gypsy時將兩者結合,來實現對文本的剪切、複製和貼上,這幾個功能鍵概念也逐漸成為了文本編輯與電腦操作系統用戶界面的標準之一。

賴瑞·特斯勒在完成Lisa電腦專案後,又加入Macintosh專案。而Macintosh圖形用戶界面也是在Lisa的基礎上開發的,這也進一步推動了「複製貼上」功能在電腦中的普及。

在賴瑞·特斯勒個人網站,個人簡介裡就有一條是「剪下、複製、黏上功能的主要發明者」。不過需要說明的是,「複製貼上」的發明者另有其人,那就是發明史上第一個電腦文字處理器的伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)。

圖片
伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)
圖/ 愛范兒

伊夫琳·貝雷津(Evelyn Berezin)在半個世紀前發明的電腦文字處理器,就包含了「複製貼上」等基本的文檔編輯功能。這位「複製貼上之母」在2018年12月8日已經去世。

而拉里·特斯勒則將「複製貼上」成為電腦的標準功能,讓更多人用上這些功能,是當之無愧的「複製貼上UI設計之父」。

賴瑞·特斯勒在蘋果的幾個關鍵時刻

1990年,賴瑞·特斯勒開始負責牛頓(Newton)裝置的開發,據時任CEO約翰·斯卡利(John Sculley)透露,蘋果投入了約1億美元(約新台幣30億元)來開發Newton專案,但這款產品並沒有成功。

而賴瑞·特斯勒需要負上一些責任,當時他在Newton產品的一些決策事後被證明是有問題的,比如禁止蘋果手寫識別軟體應用到第三方應用上。但Newton作為平板電腦的前身,也被認為啟發了iPad的開發。

蘋果在1992年CES上展示了Newton裝置後,賴瑞·特斯勒也離開了這個專案。轉而擔任蘋果的首席科學家,蘋果共同創辦人之一的史蒂夫·沃茲尼亞克(Steve Wozniak)也曾擔任過這個職位。

儘管賴瑞·特斯勒此後很少再直接負責某個產品專案,但也在蘋果的一些關鍵節點上作出過不少貢獻。

在蘋果考慮收購賈伯斯創辦的NeXT公司時,時任蘋果執行長吉爾·阿梅里奧(Gil Amelio)其實還有另外一個選擇,同樣是由蘋果前高階主管讓-路易·加西(Jean-Louis Gassee)創立的BeOS。

不過賴瑞·特斯勒力勸吉爾·阿梅里奧(Gil Amelio)選擇賈伯斯的NeXT ,並警告他,「無論選擇誰,他們都會取代你的位置。」相比之下特斯勒更好賈伯斯,最終蘋果收購了NeXT,賈伯斯也得以重新回到蘋果。

另外蘋果在2006年將Mac電腦主處理器從IBM的PowerPC遷移到英特爾處理器,讓Mac煥發新生,背後也有賴瑞·特斯勒多年建議的功勞。賴瑞·特斯勒在2011年的一次演講中提到:

實際上,幾年前我們曾嘗試將MacOS遷移到英特爾,但那裡仍然有太多的機器程式碼,要讓它能夠同時運行兩個作業系統,真的很難。因此,我和許多高級工程師聚集在一起,我們建議首先對作業系統進行改造,然後開發我們自己的內部操作系統,最終讓它在英特爾平台上運行,從而證明這是個不斷成長、永遠不會終結的專案。

另一個讓特斯勒引以為豪的蘋果往事,則是推動蘋果收購了英國的晶片公司(Advanced RISC Machines,ARM),現在iPhone和iPad中使用的正是基於ARM架構的晶片。賴瑞·特斯勒在個人網站中寫道,「這筆不到500萬美元(約新台幣1.5億元)的投資,給蘋果帶來了超過8億美元(約新台幣242億元)的收益。」

在1997年離開蘋果後,賴瑞·特斯勒創辦了一家教育軟體公司Stagecast,還曾在亞馬遜、雅虎和23andMe等網路公司擔任過高階主管。不過特斯勒這輩子最傑出的貢獻無疑是對電腦圖形用戶界面的改變。

今天當我們在電腦上使用剪下、複製、貼上這些功能時,都應該感謝賴瑞·特斯勒,這也是對他最好的悼念。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Apple #賈伯斯
往下滑看下一篇文章
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

國泰人壽-2.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

國泰人壽-3.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

國泰人壽-4.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

國泰人壽-5.jpg
國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓